基于光谱指数的绿洲农田土壤含水率无人机高光谱检测

选取新疆阜康绿洲小块农田为研究对象,基于无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)平台搭载的高光谱传感器获取的影像数据,采用Savitzky-Golay (SG)平滑后的一阶微分(First derivative,FD)、吸光度(Absorbance,Abs)、连续统去除(Continuum removal,CR) 3种不同预处理方法,获取了SG、SG-FD、CR、Abs及Abs-FD共计5种预处理后的高光谱影像,探索不同预处理下的差值指数(Difference index,DI)、比值指数(Ratio index,RI)、归一化指数(Normalization index,NDI)及垂直植被指数(Perpendicular vegetation index,PVI)与土壤含水率(Soil moisture content,SMC)的关系,在遴选出最优指数及预处理方案的基础上,构建干旱区绿洲农田SMC高光谱定量估算模型。结果表明:预处理在不同程度上提高了光谱指数与SMC的相关性,其中基于Abs预处理的PVI(R644,R651)表现最优,相关系数为0. 788,据此构建的三次拟合函数表现最优。基于不同预处理方案下,多变量SMC估算模型在消噪的基础上更深入地挖掘了光谱信息,减少了单一光谱指数造成的误差,提升了模型的定量估测效果。Abs模型预测精度亦最为突出,其建模集R2c和RMSE为0. 84、2. 16%,验证集R2p与RMSE为0. 91、1. 71%,RPD为2. 41。本研究构建的SMC估算模型减少了单一变量模型的误差,在规避过拟合现象的同时,提升了模型的定量估测效果,为土壤含水率状况天地空一体化遥感监测提供了参考方案。

近20年新疆农田生态系统碳足迹时空变化

利用1994—2013年新疆农田生产投入和农作物产量等数据,采用碳排放系数法估算了新疆农田生态系统的碳排放量、碳吸收量及碳足迹的变化动态以及在各县市的空间分布特征。结果表明:新疆农田生态系统的碳排量从1994年的179.46万t增长到2013年的474.15万t;不同年份农业碳排放均主要源于化肥使用量的增加和不科学的灌溉方式,其最大贡献率分别为40.02%和41.56%;农田生态系统的碳吸收量20年间增加了2185.04万t,棉花对新疆农田生态系统的碳吸收量贡献最大,多年平均贡献率达47%;新疆农田生态系统的碳排放量、碳吸收量区域主要集中在南疆的县市并呈现出沿天山对称的趋势;1994—2013年,农田生态系统碳足迹呈现快速增长态势,从1994年的2 732.63×104C·hm-2·a-1增加至2013年的4 474.89×104C·hm-2·a-1,碳足迹增加了283.59×104C·hm-2·a-1,表明新疆农田生态系统存在碳生态盈余的现象,种植结构生态效益指数大于1的年份为11个,种植结构的调整迫在眉睫。

呼图壁河水沙年内分配特征及同步性变化分析

利用呼图壁河出山口石门水文站1980—2011年日径流量和输沙量实测资料,采用年内不均匀系数、完全调节系数、集中度(期)等方法指标,分析了呼图壁河水沙年内分配及同步变化规律。结果表明:(1)不同年代的径流与输沙年内分配均呈"单峰型"分布,且输沙量较径流量的分配更为集中;(2)近32年以来,径流和输沙的不均匀系数、完全调节系数、集中度都呈缓慢上升趋势,且二者的年际变化都显示出较好的同步性。径流和输沙的集中期同样有着微弱的上升趋势,但输沙集中期略提前于径流集中期。这是由于河流的补给方式和下垫面等综合影响造成的;(3)呼图壁河泥沙年内分配不均匀系数明显高于径流。完全调节系数与不均匀系数的变化趋势基本一致。各个年代冬春季节径流量与同一时段输沙量的变化不同步。

艾比湖湿地不同盐渍化土壤粒度组成及可蚀性研究

为了研究内陆干旱区不同盐渍化土壤的粒径组成及其可蚀性的空间分布,在不同盐渍化程度上探讨其与土壤中盐分含量的相互关系,本研究以新疆维吾尔自治区艾比湖湿地为研究靶区,利用2015年5月获取的66个表层土壤样品,对土壤的粒度组成、含盐量、分形维数和可蚀性因子K值进行了研究。结果表明:样品中盐土占比达到59.09%,平均含盐量达131.59 g/kg,研究区内盐渍化现象既普遍又严重;土壤颗粒以粉粒和砂粒为主,随着盐渍化程度的加剧黏粒含量不断增加,砂粒含量则相反;土壤颗粒的分形维数D值介于2.14~2.60,平均值为2.45;随着盐渍化程度加剧,分形维数逐渐变大,K值也随之逐渐增大,盐土的K值最大达0.093;土壤可蚀性因子K值与含盐量的相关性较高(r=0.596**),在一定程度上可以说明,土壤的含盐量水平越高,K值越大,越容易被侵蚀。

塔里木河源流和干流胡杨年轮生长的差异性

借助树木年轮学的方法和技术手段,通过对阿克苏河、叶尔羌河和塔里木河干流不同河段胡杨年轮样本采集,分析了塔里木河两源流与干流不同河段胡杨年轮生长特征;采用单因素方差分析方法和Kendall协同系数(W)研究了塔里木河两源流和干流不同河段胡杨年轮指数的差异性;利用突变检验和小波分析方法探讨了塔河两源流、塔河干流不同河段胡杨径向生长的周期和突变性。研究结果表明:(1)1980—2010年期间,塔里木河两源流和干流不同河段年轮宽度和年轮指数均呈下降趋势。在阿克苏河、肖夹克、沙子河口3个断面胡杨年轮宽度和年轮指数下降趋势明显,而叶尔羌河和新渠满断面的胡杨年轮宽度和年轮指数下降趋势不明显。(2)塔里木河两源流和干流不同河段的胡杨年轮生长在空间上不具有一致性(W<0.5),阿克苏河断面与肖夹克、沙子河口断面,叶尔羌河与肖夹克、沙子河口断面,肖夹克与新渠满断面,新渠满与沙子河口断面之间胡杨年轮指数均具有显著的差异性(P<0.05)。(3)塔里木河两源流胡杨年轮指数的突变时间与河道径流量突变时间相同或者滞后,这可能与地表水转化为地下水过程有关。(4)塔里木河两源流和干流不同河段的胡杨年轮指数变化的周期均小于其地表径流变化的周期,这可能与胡杨自身的生理特点和当地气温、水分对胡杨生长综合影响有关。本研究有助于深入了解干旱区内陆河流域胡杨生长特征变化规律,同时可为该流域胡杨资源生态保育提供参考。

玻璃钢及多层绝热材料真空放气速率试验研究

在低温储运时,由于真空夹层中材料的放气,夹层真空度会下降,热量从外界导入使得低温容器的蒸发率加大,低温液体损耗增加,真空寿命缩短。因此,对真空夹层中材料放气性能的研究非常重要。本文基于静态升压测量法,搭建了真空下材料放气率测试装置,进行了低温储罐用多层绝热材料和玻璃钢真空下放气速率测试研究,得到了多层绝热材料和D3848玻璃钢的单位面积放气速率分别为4.93×10^(-8)Pa·m^(3)/(s·m^(2))和1.13×10^(-7)Pa·m^(3)/(s·m^(2)),该结果可以为真空夹层吸附剂量的设计提供可靠依据。

内陆干旱区尾闾湖湿地识别及其景观结构动态变化——以艾比湖湿地为例

在全球生态系统之中,湿地发挥着重要作用。湿地易于退化,在干旱地区湿地干缩则表现得更为显著,而湿地作为干旱地区水资源的重要载体,其生态功能不可替代。干旱区湿地对于气候因素的波动以及人为因素的响应更为敏感,湿地所在区域的环境变化可以通过湿地的流转、消亡、干缩、发育等进行深刻反映。因此,开展干旱区湿地研究对区域的水资源合理配置、湿地景观格局变过程及其驱动机制具有重大科学意义。论文抓住湿地扩缩与继发的环境效应的这一核心问题,以国家重要湿地——艾比湖湿地国家级自然保护区为研究靶区,收集了近30年来春、夏、秋3个季节的遥感数据,以随机森林RF为主要分类器,对湿地的空间结构变化、转移特征、时空关联模式、景观格局、空间连通性等进行分析,同时在分析这些主要气象水文要素的多尺度变化的基础上,探索湿地变化对气候变化的响应机制。

基于小麦冠层无人机高光谱影像的农田土壤含水率估算

精准监测农田土壤含水率(soil moisture content,SMC)有助于提高中国水资源利用率以及农业可持续发展水平,为实现国家农业经济的稳定发展及可持续发展目标打下坚实的基础。为了探索基于无人机遥感数据进行准确、快速的土壤含水率监测的方法,该研究选取新疆阜康绿洲田块为研究区,使用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)高光谱传感器采集田块尺度小麦冠层光谱信息,进行SMC定量估算和制图。对小麦冠层光谱进行savitzky-golay(SG)平滑,利用7种不同的小波基函数(bior4.4、coif4、db4、fk14、haar、rbio3.9、sym4)对光谱信息进行连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)处理,并采用遗传算法(genetic algorithm, GA)对小波系数进行特征提取,最后结合偏最小二乘回归(partial least square regress,PLSR)、支持向量机(support vector machine,SVM)、人工神经网络(artificial neural network,ANN)、随机森林(radom forest,RF)以及极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)估算SMC并实现其空间制图。结果表明:基于GA的特征波段选择方法可有效提高SMC的估算精度。使用全波段小波系数构建模型的决定系数R2在0.20~0.44之间,而使用特征小波系数的R2为0.25~0.82。与其他小波基函数相比,采用db4特征小波系数的估算精度最优,PLSR、SVM、ANN、RF和XGBoost模型估算SMC的R2分别为0.82、0.72、0.79、0.76和0.45。基于PLSR和ANN最优模型进行SMC空间制图,基于CWT和机器学习结合模型能够有效估算小田块尺度SMC。该研究基于无人机高光谱数据实现了SMC精确估算,为农田尺度SMC监测提供了有效手段。

抓党建促脱贫攻坚问题探析

推进脱贫攻坚工作,是党中央实现全面建成小康社会战略目标的重要举措,也是推进新时期党的建设工作的有力抓手。基于此,通过相关调研,从思想引领、组织领导、整合合力、内生动力四个方面提出了抓党建促脱贫攻坚的探索思考,期望在切实发挥党的组织优势,促进脱贫攻坚工作中能有一定的启发作用。

1985—2015年中国不同生态系统NDVI时空变化及其对气候因子的响应

植被是陆地生态系统不可或缺的部分,气候是影响其动态变化的重要驱动因素。因此,探究植被的时空变化及其与气候因子的响应关系,有助于理解陆地生态系统的内在演化机制。目前,不同生态系统尺度下的植被动态变化与气候因子的时间响应关系仍未被完整剖析。因此,为了厘清过去30年不同生态系统植被生长对气候因子的响应关系,利用GIMMS NDVI3g数据和气候资料数据,通过Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验分析了1985—2015年中国陆地NDVI的时空变化特征,结合时间序列相关分析探究了NDVI变化与降水、温度和饱和水汽压差的内部关联,探讨了中国不同生态系统植被与气候因子间的时间响应机制。结果表明:(1)1985—2015年中国陆地植被呈现改善趋势,年均NDVI先减小后增加,拐点时间在1995年左右,整体变化率为0.5×10^(-3)/a。农田、森林和草地生态系统的植被显著改善的程度最高,湿地生态系统的植被退化趋势最显著。(2)中国陆地植被NDVI与气候因子的相关性存在明显的空间异质性,且受不同生态系统分区影响。内蒙古高原中部草地生态系统NDVI与降水呈正相关,而在东部森林生态系统和青藏高原草地生态系统呈负相关;农田生态系统NDVI与温度呈明显正相关,在西部高寒、干旱地区呈负相关;中国东部农田生态系统NDVI与饱和水汽压差呈正相关,而在新疆北部和内蒙古高原中部草地生态系统负相关明显。(3)不同生态系统植被生长对气候因子存在月尺度的时间响应差异。降水对森林生态系统植被生长存在累积效应,农田生态系统植被生长对降水的响应最快;不考虑累积时,不同生态系统植被生长对当月或滞后1月的温度相关性最高;不同生态系统饱和水汽压差对植被生长存在两个月的累积效应,且随着滞后时长的增加相关性逐渐降低。研究成果有利于预测和评价全球气候变化背景下的植被动态变化,可为区域生态环境保护提供理论依据。

基于反射光谱与Landsat 8 OLI多光谱数据的艾比湖湿地土壤盐分估算

土壤盐渍化是农业生产中最关键的生态问题之一,是一种降低土壤质量,严重影响作物产出的缓慢土壤退化过程。因此,土壤盐分的监测及评估对干旱区的土地管理与恢复至关重要。选取艾比湖湿地为研究区,基于2016年干湿两季(5月/9月)的Landsat8 OLI遥感影像,147个土壤实测样点的电导率(Electrical Conductivity, EC)数据及其对应的室内反射光谱数据,通过光谱重采样技术,建立该研究区土壤EC的偏最小二乘(partial least-squares regression, PLSR)定量估算模型,并尝试对干湿两季的土壤盐渍化状况进行对比分析。结果表明:(1)艾比湖湿地土壤盐渍化较为严重,湿季土壤EC(23.90 mS·cm^(-1))高于干季(11.62 mS·cm^(-1));(2)基于重采样处理后的光谱数据及13个光谱指数所建立的PLSR模型具有较好的精度(R2=0.91,RMSE=6.48mS·cm^(-1),RPD=2.45),说明该模型可以有效地对区域尺度的土壤EC进行定量估算。(3)从2016年5月至9月,艾比湖湿地的中度和重度盐渍土面积增加,轻度盐渍土和盐土面积减少。本研究将两种不同分辨率的数据进行联合建模,既提升了传统光学遥感影像模型的精度,又将高光谱数据扩展至像元尺度上,为土壤盐分信息的遥感提取提供了科学参考。

集成土壤-环境关系与机器学习的干旱区土壤属性数字制图

【目的】土壤属性的空间分布是影响农业生产力、土地管理和生态安全的重要因素。通过土壤环境耦合关系,在机器学习算法框架下,定量预测出干旱区土壤酸碱度(pH)、土壤盐分含量(Soil Salt Content,SSC)与土壤有机质(Soil Organic Matter, SOM)3种土壤属性的空间分布,为干旱区农业生产和生态安全提供科学依据。【方法】在渭干河-库车河绿洲干旱区于2017年7月设计采集典型表层(0-20 cm)土壤样品82个,依据土壤-环境之间的关系,集成DEM数据和Landsat 8数据提取出32种环境协变量,利用栅格重采样将提取出的32种变量重采样为90 m空间分辨率并转换为Grid格式参与建模。借助梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型依次对3类土壤属性的32种环境协变量进行重要性排序,并通过均方根误差(Root Mean SquareError,RMSE)界定出协变量重要性阈值点,从而筛选出参与3类土壤属性制图的环境协变量。进而运用随机森林(Random Forest, RF)、Bagging和Cubist 3种非线性模型建模,并引入多元线性回归模型(Multiple Linear Regression,MLR)进行对比分析,选出最优模型并绘制出90 m分辨率新疆渭干河-库车河绿洲干旱区pH、SSC与SOM 3种土壤属性图。【结果】梯度提升决策树能有效筛选出重要协变量,高程(Elevation)、剖面曲率(Profile Curvature)、差值植被指数(Difference Vegetation Index)、扩展增强型植被指数(Extended Normalized Difference Vegetation Index)、调整土壤亮度植被指数(Modified Soil Adjusted Vegetation Index)、盐分指数S1(Salinity Index S1)以及盐分指数S6 (Salinity Index S6) 7类环境变量均参与3类土壤属性建模,其中SSC遴选出参与建模协变量15种,pH和SOM则均为17种,且遥感指标在预测土壤属性图中起到强大的作用。机器学习3种算法的结果均优于MLR。通过3种非线性模型对比发现,随机森林在3种土壤属性中均表现最佳。在随机森林预测的3种土壤属性中,土壤pH验证集效果R^2=0.6779,RMSE=0.2182,ρc=0.6084;在SSC预测中,验证集R^2=0.7945,RMSE=3.1803,ρc=0.8377;在SOM预测中,验证集R^2=0.7472,RMSE=3.5456,ρc=0.7009。【结论】GBDT所筛选出的重要性因子借助机器学习算法可以用于干旱区土壤属性制图,且随机森林模型均对3类土壤属性表现出最佳预测能力。依据所绘制的土壤属性图并结合土壤分类图厘清了3种制图属性的空间分布。

灰色评估模型定量评价于田绿洲土壤盐渍化风险

针对土壤盐渍化这一干旱区重大生态环境问题,以新疆维吾尔自治区于田绿洲为研究靶区,在野外踏探、室内试验的基础上,将土壤电导率作为评价盐渍化风险生态终点,选择地面蒸散发、地表温度、地表反照率、地面高程、地下水埋深、地下水电导率、地上生物量、叶面积指数、归一化植被指数、表层土壤pH值、表层土壤含水率、土地利用/覆被类型、人口密度和人均耕地面积共14个评价指标作为主要盐渍化风险源,通过遥感与GIS技术获取这些评价因子空间数据集,同时进行数据标准化、叠加并生成相应的栅格图层集,采用Pearson相关性分析法确定评价因子风险权重,引入灰色系统分析法构建研究区盐渍化风险灰色评价模型,构建了土壤盐渍化风险评价模型,并对研究区的盐渍化风险进行定量评价与分析。结果表明:整个研究区盐渍化风险值介于0.053～0.747之间,平均值达到0.190。总体以一般风险为主,盐渍化高度风险占23.37%,虽然分布面积不大,但对绿洲北部区域的生态环境和农业生产影响深远。研究可为干旱区绿洲的土地资源管理、农田系统的合理布局及农业可持续发展中的风险决策提供数据基础与参考依据。

基于高光谱特征和偏最小二乘法的春小麦叶绿素含量估算

叶绿素含量是影响作物生长及产量的主要因素。该研究以2017年6月小型试验田获取的抽穗期春小麦叶绿素含量及其对应的光谱反射率为数据源,对红边(627~780 nm)、黄边(566~589 nm)、蓝边(436~495 nm)、绿边(495~566 nm)、吸收谷和反射峰的最大反射率及反射率总和等16个高光谱特征参数与叶绿素含量之间的相关性进行了分析,并结合偏最小二乘回归法(partial least-squares regression,PLSR)对叶绿素含量进行高光谱建模及验证。结果表明:1)对特定的16个光谱特征参数而言,光谱特征参数绿边最大反射率与春小麦叶绿素质量分数之间的决定系数最低(R^2<0.5);决定系数较高(R^2≥0.5)的光谱特征参数包括蓝边最大反射率、蓝边反射率总和、黄边最大反射率、黄边反射率总和、红边最大反射率、红边反射率总和、绿边反射率总和、820~940 nm反射率总和及最大反射率、500~670 nm归一化吸收深度和560~760 nm归一化吸收深度,其中820~940 nm反射率总和决定系数达到最高(R^2为0.8);2)利用16个特征参量进行PLSR建模后,发现波段范围在820~940 nm的最大反射率及反射率总和所建立的PLSR估算模型为最优模型,其精度参数R^2p=0.8、RMSEp=2.0 mg/g、RPD=3.2。因此,该模型具有极好的预测能力。该研究为相关研究及当地精准农业提供科学支持和应用参考。

天山北坡呼图壁河生态基流量估算研究

利用Tennant法、最枯月平均流量多年平均值法、90%保证率最枯月平均流量法和年型划分方法 4种生态基流估算方法对天山北坡呼图壁河的生态基流进行估算。结果表明:(1)Tennant法获得的生态基流量为一般用水期(10月-翌年3月)的最小生态需水量为0.055亿m^3,鱼类产卵育幼期(4-9月)的最小生态需水量为1.253亿m3;利用最枯月平均流量多年平均值法估算值为0.052亿m^3;利用90%保证率最枯月平均流量法估算基流量为0.072 8亿m^3;利用年型划分法估算生态基流量为0.166亿m^3。(2)对比4种方法可得利用最枯月平均流量多年平均值法估测值数值与实测值较接近,改进的Tennant法估测值不仅与实测接近,而且对年内用水可以进行更细致的划分,所以更适合用于反映呼图壁生态基流量。

利用三维光谱指数定量估算土壤有机质含量:以新疆艾比湖流域为例

土壤光谱特征是土壤内在理化特性的外在表现,利用可见-近红外(Vis-NIR)的漫反射光谱估测土壤有机质含量(SOMC)可为土地资源的合理开发与利用提供重要的科学依据。土壤是由多种物质组成的混合物,其高光谱数据中存在某些成分(例如盐颗粒和矿物质)的重叠吸收,同时波段之间存在共线性问题,这些因素对光谱分析和建模带来了极大的挑战。光谱指数法通过迭代运算,不但充分考虑波段之间的协同作用,而且具有最小化无关波长影响的功能。此外该方法将光谱特征从一维扩展到多维,能容易地检测和区分出细微的吸收峰。以新疆艾比湖流域为研究区,采集了120个土壤样品,在室内进行SOMC和光谱的测定。利用一阶微分(FD)和连续统去除(CR)对高光谱数据进行预处理。在已有两波段指数的基础上,加入第三个波段,利用最优波段算法,构建了三种SOMC的三波段光谱指数(TBI),并从光谱机理上讨论了TBI的合理性。最后根据支持向量机(SVM)的建模效果,进一步比较不同维度光谱参数对SOMC估测的准确性。研究结果表明:(1)光谱预处理技术可以在一定程度上减弱反射光谱中的噪声信息,突出更多潜在的光谱信息;(2)通过对比分析得出,SOMC的相关性随着光谱信息维度的增加而增加,即,TBI>二波段指数>一维光谱参数;(3)新开发的TBI在SOMC的建模和验证过程中提供了比两波段指数和一维光谱参数更好的估测效果,其中TBI-1的估测效果最好,建模集的决定系数(R^2C)为0.88,验证集的决定系数(R^2V)为0.85,相对分析误差(RPD)为2.43。该研究对比了不同维度光谱参数对SOMC的响应和建模精度,发现三波段光谱指数是评价SOMC的重要参量。此外,TBI与SVM算法的结合,可以显著弱化土壤噪声信息,提高SOMC的预测精度,在土壤其他生化参数的估计中具有较强的应用潜力。

新疆准东矿区土壤与降尘重金属空间分布及关联性分析

土壤重金属与大气降尘重金属之间的关联性可以反映重金属污染的来源、土壤-大气系统中重金属的传输、迁移和扩散特征。为了研究矿区表层土壤的污染状况及与降尘重金属质量分数间的关联性,该研究以新疆维吾尔自治区准东矿区为研究靶区,利用2014年采集的51个表层土壤和大气降尘样品的室内实测重金属质量分数数据,并基于此分析了样品中6种重金属(As、Cu、Cr、Hg、Pb、Zn)的空间分布特征、地积累指数以及潜在生态风险;利用Pearson相关性分析矩阵和灰色关联法对表层土壤与大气降尘中重金属浓度的相关性和关联度进行探讨。结果表明:1)准东矿区表层土壤重金属的分布状况存在着明显的空间差异,其中Hg的污染程度最严重,处于强-极强度污染,其潜在生态危害指数达到了较高生态风险;Zn和Cu基本处于无污染状态,属于轻微生态风险;2)大气降尘重金属空间分布存在着明显差异,降尘中的Zn处于极强度污染,Hg处于无污染状态;3)Pearson相关分析与灰色关联分析表明,准东地区表层土壤与大气降尘中6种重金属的相关系数大小顺序与关联度排序结果一致,其中Hg和As元素具有较强的一致性,且具有相同的来源,说明大气降尘对表层土壤中重金属的质量分数有一定影响。但因不同重金属元素沉降特性不同,导致各元素之间的关联度有所差异。

基于光谱指数与机器学习算法的土壤电导率估算研究

土壤盐分是干旱区土壤盐渍化评价的重要指标。以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为例,基于土壤电导率(Electrical conductivity,EC)及可见光-近红外(Visible and near infrared,VIS-NIR)光谱数据,通过蒙特卡洛交叉验证(Monte Carlo cross validation,MCCV)确定364个有效样本。采用原始光谱(Raw reflectance,R)及其经过微分、吸光度(Absorbance,Abs)、连续统去除(Continuum removal,CR)等6种预处理后的数据构建光谱指数。基于遴选出的21个最优指数,采用BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)三种算法对EC进行估算,并引入偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)进行比较。结果表明:在基于R与6种光谱预处理数据构建的21个最优光谱指数之中,R_FD_RSI(R_(1913),R_(2142))表现最佳(r=0.649);与PLSR相比,机器学习算法能够显著提高模型的估算精度,R^2提高了34.55%。三种机器学习算法模型中,ELM表现最优(R^2=0.884,RMSE=3.071 mS·cm^(–1),RPIQ=2.535)。本研究中所构建的光谱指数在兼顾遥感机理的同时能深度挖掘更多的隐含信息,并且基于机器学习算法的土壤EC估算模型精度显著提高,为干旱区土壤盐分定量估算提供了科学参考。

基于环境变量的渭干河-库车河绿洲土壤盐分空间分布

土壤属性的数字制图对精准农业生产和环境保护治理至关重要。为了在大尺度上尽可能精确的监测土壤盐分空间变异性,该文使用普通克里格(ordinary kriging,OK)、地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)和随机森林(random forest,RF)方法,结合地形、土壤理化性质和遥感影像数据等16个环境辅助变量,绘制渭干河-库车河绿洲表层土壤盐分分布图。基于决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)验证模型精度。结果表明:不同方法预测的盐分分布趋势没有显著差异,大体上从研究区的西北向东南部方向增加;结合辅助变量的不同预测方法中,RF方法预测精度最高,R^2为0.74,RMSE和MAE分别为9.07和7.90 mS/cm,说明该模型可以有效地对区域尺度的土壤盐分进行定量估算;RF方法对电导率(electric conductivity,EC)低于2 mS/cm时预测精度最高,RMSE为3.96 mS/cm,很好的削弱了植被覆盖对电导率EC的影响。

基于VIC模型模拟的干旱区土壤水分及其时空变化特征

土壤水分在陆地水循环中起着十分重要的作用,大尺度、长时间及高精度的土壤水分监测是旱情预警、生态恢复与精准农业决策部署的重要指导依据,而陆面过程模式模拟在时空尺度上可获得更准确的土壤水分特征。以渭⁃库绿洲为目标靶区,结合VIC陆面过程模型和土地利用类型变化,探讨2009—2016年研究区年际间不同地类土壤水分时空变化规律,并用实测数据进行精度验证,结果表明:(1)东北区域土壤含水率模拟值较高,土壤含水量低值集中在研究区西部与南部区域。(2)盐渍土壤表层含水量高于耕地,每年雨季,灌丛土壤含水量高于其他3种地类,由于大量荒地转为耕地,绿洲荒地土壤含水量与耕地土壤相互接近,在28.784—53.741 mm之间。(3)渭⁃库绿洲近7年耕地与盐渍地面积大幅度增加,耕地与盐渍地面积增幅达35%以上,荒地面积相较2009年减少约46%,灌丛面积增幅约15%。(4)荒地土壤含水量伴随面积大幅度下降,土壤含水量数值集中在正态曲线28.6 mm以上区域。VIC模拟值与实测值均方根误差(RMSE)范围在1.4—2.80之间,RE范围在0.90—2.20之间,R2范围在0.40—0.60之间,模拟效果较好。